生物科技拿起生化朋克的劇本|AI的朋友（二）

原標(biāo)題：生物科技拿起生化朋克的劇本|AI的朋友（二）

生物與科技之間的關(guān)系，是非常微妙的。一切高級的智能都來自生物，但我們至今也不能弄懂為何毛毛蟲會因為外界的刺激而蜷縮身體。也正因如此，我們在發(fā)展技術(shù)時會在有意無意中模仿生物的特性。當(dāng)然結(jié)果并不盡然，模仿人腦的類腦計算進展不算順利，但是向螞蟻等生物學(xué)習(xí)得來的一系列群體算法，卻有著很高的應(yīng)用價值。

像應(yīng)用電子原件一樣將細胞排列組合，插上電線為人體“供能”，將機械手臂與肉體無縫貼合……生化朋克可以說是我們對于技術(shù)的終極幻想。

但在打通自然世界與技術(shù)世界通道的路上，我們?nèi)匀徊粩嘞蚯斑~進著艱難的步伐。今天在《AI的朋友》中，我們就來看看AI一直師從的生物科技，在今年一年中有了哪些進展。

AI最好的老師，用一年的時間教會了我們什么?

生物科技從本身而言是一項定義非常廣的學(xué)科，但我們今天所聚焦的范疇，還是圈定在那些能被AI技術(shù)利用上的進展。

總體來講，AI如何利用生物科技在很長一段時間內(nèi)都是相當(dāng)模糊的。學(xué)術(shù)界也因此做了很多無用功，例如我們利用大量算力還原模擬出一只阿米巴原蟲，只為了觀察神經(jīng)細胞如何傳遞信號。但從今年的研究進展來看，生物科學(xué)之于AI的無用論正在被改寫。

首先，我們對生物的感知能力有了更深入的認識和控制。

我們之所以將腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和AI聯(lián)系在一起，就是因為大家面臨著一個同樣的終極問題——意識究竟是怎么產(chǎn)生的？人和其他動物們?yōu)槭裁茨苷J出來你是你、我是我，為什么知道要躲避開危險？

在生物學(xué)科中，雖然依舊沒弄明白這些終極問題，但是我們在對生物感知系統(tǒng)的了解上又進了一步。

例如在嗅覺，這個動物遠遠強于人類的能力上，杜克大學(xué)的研究人員就找到了復(fù)制的方式。通過對動物干細胞中嗅覺受體的提取，研究人員發(fā)現(xiàn)，人類的基因組中有2%的基因應(yīng)用于嗅覺，而這一比例在狗和小鼠中卻達到了5%。而通過對動物基因的攻克，研究人員們已經(jīng)實現(xiàn)培養(yǎng)出動物嗅覺活細胞，并使其在液體介質(zhì)中保持活化。

也就是說在未來的某一天，或許我們只需要幾滴液體，就能實現(xiàn)“緝毒犬”、“松露豬”一樣的嗅覺了。

同時在仿生方面，我們對于生物能力的模仿也越來越惟妙惟肖。

雖然很多人都認為，仿生是AI絕對錯誤的發(fā)展方向，但不得不承認的是，AI的發(fā)展中少不了對于動物的模仿。就拿人人稱道的波士頓動力來說，機器狗“屁顛屁顛”爬坡跑步的模樣，完完全全是在復(fù)制狗和昆蟲。

而今年我們對于動物的模仿已經(jīng)不僅限于貓貓狗狗這些常規(guī)物種，而是開始向爬行類動物伸出了魔掌。

當(dāng)看到蜥蜴偶然騰空起上半身用兩只腳走路時，昆士蘭大學(xué)生物科學(xué)學(xué)院的研究員們突然靈機一動，開始研究起為什么這種習(xí)慣于四足行走的動物可以突然改變行走姿勢，在保持平衡的前提下還能加快移動速度。

最終得出的結(jié)論是，蜥蜴的尾巴在改變姿勢時發(fā)揮了極大的作用，而為四足機器人加入尾巴，或許也能幫助他們應(yīng)對更豐富的地形。

斯坦福大學(xué)則是對壁虎的聽力系統(tǒng)起了興趣：和人類不同，壁虎等等動物的頭部太小，無法按照兩耳間距的方式對噪聲的位置進行三角測量。但壁虎的頭部有一條小隧道，可以通過對入射聲波的反射的方式來確定它們來自哪個方向。

研究人員們在光電探測器上嘗試了這種微型反射的方法，正在嘗試制造一種記錄光線角度。顏色和極性的微小傳感器。未來這種傳感器很可能會被應(yīng)用在自動駕駛汽車上，替代如今汽車頭頂?shù)木薮罄走_。

除了這些之外，我們對于生物其他方面的了解也正在與科技相結(jié)合。

像是我們曾經(jīng)向大家介紹過的“生物光源”，我們對生物DNA的了解和復(fù)制能力，正在讓我們更多將發(fā)光發(fā)電這種對人類有益的生物特性復(fù)制到更多物種上。又比如最近美國賓州州立大學(xué)在對植物的研究中，發(fā)現(xiàn)了一種與金屬緊密結(jié)合的蛋白質(zhì)，對于這種蛋白質(zhì)的利用，可以幫助人類找到更多稀土資源。

總之大自然作為人類的造物主，人類又是AI的造物主，生物科學(xué)能給與AI的“隔代教育”要比我們想象的多得多。

扣響生化朋克之門

既然生化朋克所描繪的藍圖并非遙不可及，那么在2019年，AI與生物科技的結(jié)合會有那些進展？

首先，對于生物了解的深入，會讓機器人的動力模式更加先進。

如今我們所見到的鳥獸昆蟲，無一不是經(jīng)歷過無數(shù)輪篩選進化才生長成今天的模樣。它們的行為模式是與自然高度適應(yīng)的，而AI想要更多的接近現(xiàn)實應(yīng)用場景，在行為模式上自然也要師從這些“前輩”。在 2018 年，我們就已經(jīng)看到了很多相關(guān)案例，例如微型機器人模仿昆蟲的運動方式，幫助他們可以在水面上借力跳躍。相信隨著對生物運動模式本身的了解，未來機器人的運動系統(tǒng)將適配更多場景：管道、縫隙、垂直墻面……

在與生物科技的結(jié)合之下，未來AI將可以更多的利用生物本身。

在很多生化朋克文藝作品中，技術(shù)發(fā)展的盡頭是用技術(shù)改造生命，而非制造出與生命相像的智慧體。在生化朋克的幻想中，若干年后服務(wù)人類的并非是萬能的機器人，而是經(jīng)過大腦改造后的猴子。其實在2018年，就有一篇關(guān)于模擬“狗腦”的論文引起了人們的注意。隨著我們對生物行為和思維模式的深入了解，未來人類與動物無障礙溝通很可能成為現(xiàn)實一一在最近華盛頓大學(xué)的科學(xué)家就研發(fā)出了一種不會妨礙蜜蜂日常行動的傳感器，佩戴到它們身上幫助收集更加全面的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。

意義最大的，是通過對其他生物感知模式理解來擴大AI所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)的范圍。

如今應(yīng)用最為廣泛的圖像識別、語音識別，本質(zhì)上都采用的是人類所熟悉的感知方式。但對于那些人類并不熟悉的感知方式，例如更強大的嗅覺、更豐富的色彩感知等等，目前同樣也沒能被 Al 利用。舉例來講，加拿大一家研究所曾經(jīng)嘗試過研究果蠅的視覺方式，建立了模仿果蠅視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在極小比例下精準(zhǔn)的識別出蒼蠅種類，以往在人類標(biāo)注數(shù)據(jù)時是不能實現(xiàn)的。

其實換個角度看，在大多數(shù)今天我們眼中的“科技”尚未誕生時，人類最大的智慧就在于馴化動物，開發(fā)他們的智慧和能力，建立彼此之間的聯(lián)系。而開發(fā)利用動物的智慧，和從頭建立起機械的智慧，并非是兩條不相交的平行線。

在對人類智慧的模擬走入瓶頸時，放低視線，學(xué)會利用和模擬動物的智慧，或許是一條非同一般的突破之路。

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